Twitterのクジラ解剖学、あるいは彼らがいかにサーバの処理能力を向上させたか
Twitterを利用していると、ときどきクジラの絵の画面が表示されることがあります。これはTwitterの処理能力がパンクして一時的に利用不可になったときに表示されるお馴染みの画面。 2月9日にTwitter Engineeringブログにポストされたエントリ「The Anatomy of a Whale」（クジラの解剖学）では、Twitterのエンジニアたちがこのクジラの内部に分け入ってどのようにTwitterサーバの処理能力を向上させたのか、という話が詳しく語られています。 彼らが行ったのは、まず詳細なデータを取得して原因がどの辺にあるのかを推測すること。そこから多数の無駄な処理を発見し、ソースコードの修正による性能の向上に成功します。 元記事は非常に長いエントリになっていますが、問題の調査から解決に至るアプローチについて多くのエンジニアの方の参考になりそうな内容が含まれていますし、T
プログラマーには、コーディングの生産性で10倍、コードレビューの速度では6倍もの能力差があるという
プログラマーの生産性をテーマにした有名な著書「ピープルウェア」には、最も優秀なプログラマと最低の成績のプログラマのあいだには約10倍にあたる生産性の違いがある、というデータが出てきます。 これは、1984年から1986年にかけて92社、延べ600人が参加したプログラミングコンテストのデータを分析した結果から導き出された結果で、課題として与えられたプログラミング作業の開始からコンパイル時のエラーを消すところ（第1チェックポイント）へ到達するまでにかかった時間を比べています。 グラフを見ても分かるように、最優秀者と最低者のあいだには作業時間にして約10倍のひらきがあります。また最優秀者は平均の約2.5倍の生産性だそうです。そして、COBOLやFortranのような旧世代のプログラミング言語と、PascalやCのような現代的なプログラミング言語でのコーディングでの生産性はほとんど同じであったそう
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